基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器

发布时间：2018-11-09 12:31

【摘要】：针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,在高斯混合概率假设密度的框架下,通过求解、更新递推量测模型下的量测似然、新息等参数来实现对扩展目标的跟踪。仿真实验表明,该算法在保证跟踪有效性和可行性的同时,提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。
[Abstract]:Aiming at the problem of joint estimation of moving state and shape of extended target, a hybrid probability density filtering algorithm for extended target Gao Si based on star-convex random hypersurface model is proposed. In this algorithm, the diffusion degree of the measurement is modeled by the star-convex stochastic hypersurface model. Under the framework of Gao Si's mixed probability assumption density, the likelihood of measurement under the recursive measurement model is updated by solving it. The parameters such as innovation are used to track the extended target. Simulation results show that the proposed algorithm not only ensures the effectiveness and feasibility of tracking, but also improves the estimation accuracy of the moving state and shape of the extended target.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(61571458) 陕西省自然科学基金(2011JM8023)资助
【分类号】：TN713

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本文编号：2320421